본문 바로가기

전체 글73

푸리에 변환 쉽게 설명 참고 자료: https://www.youtube.com/watch?v=YsG8fJsH9JE 푸리에 변환이란? 푸리에 변환은 시간에 대한 신호를 주파수 영역으로 변환하는 것을 의미합니다. 위의 영상에서는 "필터"와 같은 역할을 한다고 설명합니다. 식으로 표현하면 다음과 같습니다. 분석하고자 하는 신호가 f(t)라고 한다면, 주파수 W에 대한 함수를 만들 수 있습니다. 푸리에 변환 실습 파이썬을 이용하여 신호를 분석해보겠습니다. 위와 같은 신호가 있을 때, 위와 같이 신호에 잡음이 있는 것을 확인 할 수 있습니다. 푸리에 변환을 이용하여 이 신호를 다음과 같이 분리할 수 있습니다. 위와 같이 각 크기가 0.25, 5, 5, 0.25, 각 주파수는 -25, -2, 2, 25인 신호로 분리하고 분석할 수 있습니.. 2022. 6. 17.
gcc 버전 변경하기 등록 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 bold체에 알맞은 버전 기입. 기본 명령어 sudo update-alternatives --install link는 실행 파일의 이름 여기서는 /usr/bin/gcc로 입력했습니다. name은 대표 이름을 의미하며 여기서 gcc라고 입력했습니다. path는 실제 연결할 실행 파일의 경로, 이름입니다. 여기서는 /usr/bin/gcc-8로 입력했습니다. priority는 우선순위이며 높을수록 자동모드에서 자동적으로 선택됩니다. 변경 sudo update-alternatives --config gcc 명령어.. 2022. 6. 15.
마르코프 연쇄 몬테카를로 방법 MCMC 참고자료: https://www.youtube.com/watch?v=5QAfQZjCrRM MCMC MCMC는 Markov Chain Monte Carlo이며, 샘플링 방법입니다. Monte Carlo 몬테카를로는 시뮬레이션 같은 것입니다. 통계학의 특성상 무한히 많은 시도를 거쳐야지만 정답을 알아낼 수 있지만 현실적으로 매우 어렵습니다. 그래서 유한한 시도만으로 정답을 추정하기 위해 시뮬레이션을 합니다. 유명한 monte carlo 방식의 시뮬레이션 중에 원의 넓이를 구하는 시뮬레이션이 있습니다. 한 변의 길이가 2인 정사각형 안에 무수히 많은 점을 찍고, 각 점이 중심으로부터 거리가 1 이하인 경우, 빨간색으로 칠하고 아닌 경우, 파란색으로 칠합니다. 전체 점에서 빨간색 점이 차지하는 비율에 전체 정삭.. 2022. 6. 12.
최대우도법 Maximum likelihood estimation https://www.youtube.com/watch?v=XhlfVtGb19c Likelihood 최대우도법을 통해 추출된 샘플이 어느 분포에서 추출되었는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어 아래와 같은 2개의 곡선이 있고 추출된 샘플이 {1, 4, 5, 6, 9}라고 할 때, 주황색 곡선과 파란색 곡선 중 어느 곡선에서 추출 되었을까요? 파란색 곡선에서 추출되었을 확률이 큽니다. Likelihood는 이처럼 추출된 샘플이 어느 분포로부터 추출 되었을 가능도를 의미합니다. 최대우도법 추출된 표본{x_1, x_2, ..., x_n}이 다음과 같은 정뷰분포에서 추출되었다고 가정합니다. 각 표본이 동시에 추출된 확률은 입니다. 이 식에 log를 취하여 다음과 같이 정의합니다. 이 식을 평균과 표준편차에 대해 편.. 2022. 6. 12.
기각 샘플링 - Rejection sampling 참고자료: https://www.youtube.com/watch?v=7wtVFfwAps4 샘플링 샘플링이란 모집단에서 표본을 추출하는 일을 말합니다. ex) 가위바위보 가위바위보에서 샘플링을 한다는 것은 주어진 확률에 맞게 (1/3) 가위, 바위, 보 중 하나를 선택하는 문제입니다. 수학적인 의미에서 sampling이란 CDF(cumulative density function)의 역함수 연산을 수행하는 것과 같습니다. 주어진 PDF에 대해 적분을 하여 CDF를 구함. CDF를 구한다고 해서 역함수를 구하는 것은 쉬운 것이 아님. 따라서, 수치적으로 정확히 sampling을 하는 것은 쉽지 않음. => 임의의 PDF를 알고 있어도 sampling은 쉬운 것이 아님. 그래서 나온 것이 Rejection Sa.. 2022. 6. 12.
3D human pose estimation in video with temporal convolutions andsemi-supervised training 리뷰 Dilated temporal convolutions을 이용하여 비디오에서 3D pose를 측정하는 논문입니다. Abstract Unlabeled video data를 이용한 semi-supervised learning을 이용했습니다. unlabeled video에서 예측한 2d keypoints를 이용하여 3D pose를 예측하고 이를 다시 2d keypoint로 back-project합니다. Introduction 이 논문은 비디오에서 3D pose를 예측하는 것에 집중하고 있습니다. 기존의 방법들은 2D keypoint가 가지고 있는 애매모호함 때문에 3D pose를 정확히 예측하지 못했습니다. 그래서 이를 해결하기 위해 RNN 같은 모델을 이용했습니다. 또한, CNN 모델도 temporal 정보를.. 2022. 4. 19.

티스토리툴바